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文档简介

CHAPTER7神经网络控制机械臂的数学模型控制器设计控制器仿真27.3一种具有输出约束的机械臂轨迹跟踪神经网络控制7.3一种具有输出约束的机械臂轨迹跟踪神经网络控制机械臂数学模型本节主要介绍一种简化的径向基函数神经网络控制方法,它利用系统的期望输出作为神经网络的输入，输入到基于tan型障碍李雅普诺夫函数设计的约束控制器中。被控对象：n自由度机械臂；约束条件：输出约束；控制目标：实现机械臂轨迹跟踪。函数工具：障碍李雅普诺夫函数、径向基函数神经网络；机械臂数学模型

3障碍李雅普诺夫函数(BLF)

约束条件4引理与假设

径向基函数神经网络(RBFNN)5控制器设计第一步：定义误差变量，根据机械臂动力学模型，建立误差动力学；第二步：假设机械臂模型已知，根据BLF设计出基于模型的控制器；第三步：考虑系统的不确定性，利用径向神经网络对不确定部分进行

逼近，进一步设计动力参数未知的控制器。误差动力学的建立6

求导引理1

考虑BLF：基于模型的控制器设计7

稳定性证明：

8动力学参数未知的控制器设计

不确定项

9

平滑处理

10

用于逼近集总不确定性

11

12控制器仿真仿真条件设定

13

仿真结果情况1：利用控制器①在自由空间中进行轨迹跟踪的结果14（b）施加在机械臂上的控制力矩情况1：利用控制器①在自由空间中进行轨迹跟踪的结果(a)联合空间中的跟踪结果红线——参考轨迹蓝线——实际轨迹（c）仿真过程中的跟踪误差(a)和(c)表明，控制器①能保证自由空间运动中良好的轨迹跟踪性能。(b)表明，由于边界理论的引入，输出力矩没有抖动。15(a)联合空间中的跟踪结果（b）施加在机械臂上的控制力矩（c）仿真过程中的跟踪误差(a)和(c)表明，控制器②能保证自由空间运动中的轨迹跟踪性能。而对比情况1的结果可得，控制器①在自由空间的跟踪性能更好。(b)表明，由于边界理论的引入，输出力矩没有抖动。情况2：利用控制器②在自由空间中进行轨迹跟踪的结果16（a）联合空间中的跟踪结果（b）施加在机械臂上的控制力矩（c）仿真过程中的跟踪误差

情况3：利用理想控制器①在外部力矩干扰下进行轨迹跟踪的结果17（c）仿真过程中的跟踪误差相比于情况3，在机械臂受到外部干扰时，控制器②更具鲁棒性。比较情况3和4的图(c)和(b)，控制器②的跟踪误差更小，且输出力矩也更平滑。结论：虽然在自由空间中运动时，控制器②的跟踪精度不高，但当存在不确定性和未知干扰时，它的跟踪效果总体上优于控制器①。情况4：利用实际控制器②在外部力矩干扰下进行轨迹跟踪的结果（b）施加在机械臂上的控制力矩（

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